Especialista en análisis predictivo

Horario de trabajo

Los especialistas en análisis predictivo suelen trabajar a tiempo completo, en horario laboral habitual, normalmente como parte de un equipo de ciencia de datos, análisis o inteligencia empresarial. El puesto se desarrolla en gran medida frente al ordenador y se divide entre la creación y prueba de modelos de forma independiente y las reuniones con las partes interesadas de la empresa para comprender qué decisiones deben respaldar las previsiones. La mayoría son empleados directos de empresas de los sectores financiero, minorista, sanitario, de seguros o tecnológico, aunque algunos trabajan como consultores prestando apoyo a varias organizaciones clientes.

Funciones típicas

• Recopilación y depuración de datos históricos procedentes de las bases de datos de la empresa y de fuentes externas
• Creación de modelos estadísticos y de aprendizaje automático para predecir resultados futuros
• Probar y validar los modelos para comprobar su precisión antes de su implementación
• Seleccionar el método de predicción adecuado para un problema empresarial concreto, como los modelos de regresión, de series temporales o de clasificación
• Colaborar con los responsables empresariales para comprender qué decisiones debe respaldar una previsión
• Supervisar los modelos implementados a lo largo del tiempo para detectar cuándo las predicciones empiezan a desviarse del objetivo
• Presentar las previsiones y los resultados de los modelos en informes y paneles de control claros y prácticos
• Colaborar con los ingenieros de datos para garantizar que los modelos se alimenten de datos limpios y fiables
• Documentar los supuestos, las limitaciones y la metodología del modelo para futuras consultas
• Realizar simulaciones hipotéticas para mostrar cómo varían las previsiones en función de las distintas condiciones
• Determinar qué variables son las que mejor predicen un resultado concreto
• Reentrenar y actualizar los modelos a medida que se disponga de nuevos datos

Responsabilidades adicionales

• Formar a los equipos no técnicos sobre cómo interpretar y utilizar las previsiones de forma responsable
• Análisis de los modelos para detectar sesgos o resultados injustos entre los distintos grupos de clientes
• Creación de flujos de trabajo automatizados que actualicen las previsiones de forma periódica
• Investigación de nuevas técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para mejorar la precisión
• Colaboración con los equipos de TI y de seguridad en materia de privacidad y gobernanza de los datos
• Apoyar los ciclos presupuestarios y de planificación con previsiones actualizadas de la demanda o de los riesgos
• Orientar a los analistas junior sobre métodos estadísticos y buenas prácticas en la elaboración de modelos

La mañana de un especialista en análisis predictivo suele comenzar revisando los paneles de control que comparan el rendimiento de las previsiones recientes con los resultados reales, en busca de cualquier indicio de que la precisión de un modelo esté disminuyendo. Es posible que dedique la primera hora a limpiar un nuevo lote de datos o a investigar por qué una previsión no ha dado en el blanco en una línea de productos concreta.

A menudo, a mediodía se dedican de lleno a la creación de modelos, probando diferentes enfoques estadísticos para ver cuál predice mejor un resultado, como la pérdida de clientes o el fallo de equipos. Pueden llevar a cabo una serie de experimentos, comparar los índices de precisión y analizar qué variables influyen en las predicciones. A continuación, puede tener lugar una reunión con una parte interesada del negocio, en la que se traduzcan los resultados técnicos del modelo en una recomendación clara sobre los niveles de existencias, la dotación de personal o la exposición al riesgo.

Las tardes suelen consistir en presentar los resultados, explicar al equipo una nueva previsión y responder a preguntas sobre el grado de confianza que deben depositar en ella. El especialista también puede actualizar la documentación, volver a entrenar un modelo con datos nuevos o colaborar con un ingeniero de datos para solucionar un problema en el flujo de datos que alimenta sus modelos. Antes de terminar la jornada, suele registrar sus avances y señalar cualquier previsión que requiera un seguimiento más exhaustivo.

Habilidades sociales

• Sólidas habilidades analíticas y de pensamiento crítico
• Comunicación clara de resultados complejos a un público sin conocimientos técnicos
• Curiosidad por los patrones y las causas fundamentales que se esconden en los datos
• Atención al detalle a la hora de validar y probar modelos
• Paciencia a lo largo de repetidos ciclos de pruebas y perfeccionamiento
• Aceptación de la incertidumbre y pensamiento probabilístico
• Colaboración con los equipos comerciales, de ingeniería y de dirección
• Capacidades organizativas para gestionar varios modelos simultáneos
• Sinceridad respecto a las limitaciones de un modelo y su margen de error
• Resolución de problemas cuando las previsiones no se ajustan a la realidad
• Gestión del tiempo para conciliar los proyectos a largo plazo con las solicitudes urgentes
• Capacidad de adaptación a medida que cambian las necesidades empresariales y la disponibilidad de datos

Habilidades técnicas

• Técnicas de modelización estadística, como el análisis de regresión y el análisis de series temporales
• Métodos de aprendizaje automático para la clasificación y la predicción
• Lenguajes de programación como Python o R para el análisis de datos
• SQL y consultas a bases de datos para recopilar y organizar datos
• Herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI
• Plataformas de big data como Spark o Hadoop para conjuntos de datos de gran tamaño
• Técnicas de validación de modelos y de evaluación del rendimiento
• Conocimiento de los indicadores empresariales relevantes para el sector, como la tasa de abandono o el riesgo
• Plataformas de análisis basadas en la nube, como AWS, Azure o Google Cloud
• Métodos de limpieza y preparación de datos

• Analista de previsión de la demanda: se encarga de predecir la demanda futura de los clientes para la planificación del comercio minorista o de la cadena de suministro
• Analista de modelización de riesgos: elabora modelos para predecir el riesgo financiero o crediticio de bancos y aseguradoras
• Analista de detección de fraudes: se centra en predecir y señalar posibles actividades fraudulentas
• Especialista en modelización de la pérdida de clientes: predice qué clientes tienen más probabilidades de dar de baja un servicio o una suscripción
• Analista de mantenimiento predictivo: prevé cuándo es probable que se produzca una avería en los equipos o la maquinaria
• Analista predictivo en el ámbito sanitario: realiza previsiones sobre los resultados de los pacientes, las readmisiones o las necesidades de recursos
• Especialista en análisis de marketing: predice la respuesta de los clientes a las campañas y promociones

• Bancos y empresas de servicios financieros
• Compañías de seguros
• Empresas de comercio minorista y comercio electrónico
• Sistemas sanitarios y aseguradoras médicas
• Empresas de fabricación y logística
• Empresas tecnológicas
• Empresas de consultoría y análisis
• Organismos gubernamentales y organizaciones dedicadas a las políticas públicas
• Empresas de telecomunicaciones
• Empresas del sector energético y de servicios públicos
• Empresas de transporte y de la cadena de suministro
• Organizaciones deportivas y de entretenimiento

Se espera que los especialistas en análisis predictivo sean sinceros respecto a la incertidumbre, incluso cuando los directivos de las empresas buscan una respuesta clara y sencilla. Una previsión que se presente como más certera de lo que realmente es puede dar lugar a decisiones empresariales costosas, por lo que resistirse a la presión de simplificar en exceso los resultados es una parte constante de su trabajo.

Este trabajo exige paciencia a lo largo de largos ciclos de pruebas, validación y perfeccionamiento de los modelos antes de que se pueda confiar en ellos lo suficiente como para que sirvan de guía en la toma de decisiones reales. Los modelos que parecían precisos durante las pruebas pueden comportarse de forma diferente cuando cambian las condiciones del mundo real, lo que requiere un seguimiento continuo y la disposición a admitir cuando una previsión no ha dado en el blanco.

También existe una presión relacionada con la influencia directa que este trabajo tiene en los resultados empresariales. Cuando una previsión de la demanda es errónea, una empresa puede acabar con un exceso o un déficit de existencias; cuando un modelo de riesgo pasa algo por alto, pueden producirse pérdidas económicas. Este peso de la responsabilidad, junto con el rigor técnico que exige el puesto, puede hacer que el trabajo resulte mentalmente exigente, sobre todo durante los periodos de planificación en los que hay mucho en juego.

• El uso cada vez mayor de modelos de aprendizaje automático junto con las previsiones estadísticas tradicionales
• Mayor demanda de análisis predictivos en tiempo real, en lugar de informes periódicos
• El creciente uso de herramientas de aprendizaje automático (AutoML) para acelerar la creación de modelos
• Prestar mayor atención a los modelos explicables para que los responsables empresariales comprendan cómo se realizan las predicciones
• Ampliación del análisis predictivo a nuevos ámbitos, como la retención de empleados y la sostenibilidad
• La creciente importancia de la supervisión de los modelos para detectar desviaciones en el rendimiento tras su implementación
• Mayor atención a la equidad y a las pruebas de sesgo en los modelos predictivos
• El creciente uso de plataformas de análisis basadas en la nube para gestionar conjuntos de datos masivos
• Cada vez son más las empresas que integran el análisis predictivo directamente en el software empresarial que utilizan a diario
• La creciente colaboración entre los equipos de análisis predictivo y las herramientas de IA generativa

Muchos especialistas en análisis predictivo eran, de pequeños, de esos a los que les encantaban los rompecabezas, los juegos de estrategia y descubrir patrones que a los demás se les escapaban, ya fuera en estadísticas deportivas, juegos de cartas o a la hora de averiguar la mejor forma de superar un nivel de un videojuego. A menudo disfrutaban más que la mayoría de las clases de matemáticas, sobre todo cuando se trataban de números reales en lugar de problemas abstractos.

Muchos también se sentían atraídos por hacer un seguimiento de cosas a lo largo del tiempo, como llevar estadísticas de su equipo deportivo favorito, predecir resultados por diversión u organizar datos para un proyecto escolar, simplemente porque les resultaba gratificante hacerlo. Una afición natural por los números, combinada con la curiosidad por saber qué pasaría después, solía llevarles a esta profesión.